Informações sobre o curso

2,305,547 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

33%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

35%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

10%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 16 horas para completar
Inglês
Legendas: Chinês (tradicional), Português (Brasil), Vietnamita, Coreano, Inglês, Hebraico...

O que você vai aprender

  • Understand techniques such as lambdas and manipulating csv files

  • Describe common Python functionality and features used for data science

  • Query DataFrame structures for cleaning and processing

  • Explain distributions, sampling, and t-tests

Habilidades que você terá

Python ProgrammingNumpyPandasData Cleansing

Resultados de carreira do aprendiz

33%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

35%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

10%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 16 horas para completar
Inglês
Legendas: Chinês (tradicional), Português (Brasil), Vietnamita, Coreano, Inglês, Hebraico...

Instrutores

oferecido por

Logotipo de Universidade de Michigan

Universidade de Michigan

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up92%(50,893 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

Week 1

3 horas para concluir
11 vídeos (Total 58 mín.), 4 leituras, 1 teste
11 videos
Data Science7min
The Coursera Jupyter Notebook System3min
Python Functions8min
Python Types and Sequences8min
Python More on Strings3min
Python Demonstration: Reading and Writing CSV files3min
Python Dates and Times2min
Advanced Python Objects, map()5min
Advanced Python Lambda and List Comprehensions2min
Advanced Python Demonstration: The Numerical Python Library (NumPy)7min
4 leituras
Syllabus10min
Help us learn more about you!10min
50 years of Data Science, David Donoho (optional)1h 30min
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10min
1 exercício prático
Week One Quiz12min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Week 2

3 horas para concluir
8 vídeos (Total 45 mín.), 1 leitura, 2 testes
8 videos
The Series Data Structure4min
Querying a Series8min
The DataFrame Data Structure7min
DataFrame Indexing and Loading5min
Querying a DataFrame5min
Indexing Dataframes5min
Missing Values4min
1 leituras
Common Assignment Pitfalls10min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Week 3

3 horas para concluir
6 vídeos (Total 35 mín.)
6 videos
Pandas Idioms6min
Group by6min
Scales7min
Pivot Tables2min
Date Functionality5min
Semana
4

Semana 4

6 horas para concluir

Week 4

6 horas para concluir
4 vídeos (Total 25 mín.), 1 leitura, 2 testes
4 videos
Distributions4min
More Distributions8min
Hypothesis Testing in Python10min
1 leituras
Post-course Survey10min

Avaliações

Principais avaliações do INTRODUCTION TO DATA SCIENCE IN PYTHON

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Sobre Programa de cursos integrados Ciência de dados aplicada com Python

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Ciência de dados aplicada com Python

Perguntas Frequentes – FAQ

  • O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:

    • o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
    • Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.